Numpy

Numpy

정의

: Python에서 대규모 다차원 배열을 다룰 수 있게 도와주는 라이브러리

특징

• numpy는 단일 타입만 가능
• 문자형>>실수형>>정수형
  
• 벡터연산 가능
  
  

Numpy 생성하기

• 기본적인 생성 방법
  
  
• 원하는 타입으로 생성하기
  

Numpy 함수들(기본적인것들)

인덱싱과 슬라이싱은 리스트와 비슷하게 작용이 된다.

• Numpy 인덱싱

두 번째 에로가 뜬 이유는 7번째에 저장된 값이 없기때문에 에러가 발생한다.

• Numpy 슬라이싱
  

Numpy의 reshape

(행, 열)로 표시가 되며 reshape를 사용할 시 해당 ( ) 안에 들어간 숫자의 행렬로 재배열된다.

Numpy의 concatenate

• 축을 기준으로도 가능하다.
  
  

axis가 0일 경우 아래쪽으로
axis가 1일 경우 옆쪽으로 붙게된다.

Numpy의 split

split을 쓸 경우 (들어갈 인자, 어느 기준에서 나눌것인지 조건, 방향)을 작성해야된다.

Numpy의 Broadcasting

모양이 달라도 연산이 가능하다.


이럴 경우

형식으로 변경이 되어 연산을 진행한다.

Numpy의 집계함수

sum 같은 경우는 계산되는 방향을 지정해서도 가능하다.
0 1 2 3
4 5 6 7
이라는 배열이 있을 경우 밑에 사진과 같이 나온다.

Numpy의 마스킹 연산

True와 False array를 통해서 특정 값들을 뽑아내는 방법

마지막과 같이 인덱스 안에 조건을 넣을 경우 True인 값들만 출력이 된다.